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Enregistrement W2914517299 · doi:10.4000/interventionseconomiques.5397

La zone Franc entrave-t-elle la transformation structurelle des économies des pays membres ?

2019· article· fr· W2914517299 sur OpenAlexvenueno aff
Touna Mama, Patrice Ongono

Notice bibliographique

RevueInterventions économiques · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de ce travail est d’évaluer l’impact de l’appartenance à la zone Franc sur la transformation structurelle des pays africains appartenant à la Communauté Économique des États de l’Afrique Centrale (CEEAC) et à la Communauté des États de l’Afrique de l’Ouest (CEDEAO). Pour ce faire, nous effectuons une analyse comparative des tendances de l’évolution de trois indicateurs de la transformation structurelle, à savoir : la taille du secteur manufacturier mesurée par la valeur ajoutée manufacturière, le poids du secteur manufacturier dans le PIB, et la baisse de l’emploi agricole dans l’emploi total. Les données utilisées proviennent des bases UNCTADSTAT de la CNUCED et World Development Indicators de la Banque Mondiale. Les résultats révèlent qu’aucune démarcation n’est perceptible entre les pays membres de la Zone franc et les pays non membres du point de vue de taille ou du poids du secteur manufacturier dans les économies. En revanche, la tendance à la diminution de la part de l’emploi agricole dans l’emploi total est plus forte dans les pays non membres de la zone Franc que dans les pays membres. A la lumière de ces résultats, l’on peut suggérer que des réformes soient introduites dans les unions de la zone Franc, pour permettre aux banques centrales de contribuer plus efficacement au remodelage des appareils de production, et favoriser un mouvement continu et irréversible de la main d’œuvre vers les secteurs les plus productifs de l’économie, c'est-à-dire une véritable transformation structurelle.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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